CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口(API),允许软件使用某些类型的图形处理单元(GPU)进行加速通用处理,这种方法称为GPU上的通用计算(GPGPU)。CUDA是一个软件层,可以直接访问GPU的虚拟指令集和用于执行计算内核的并行计算元素。除了驱动程序和运行时内核外,C...
并行计算是将特定计算分解为可同时进行的小计算，再组合结果。其任务分解数量取决于硬件内核数，CPU 一般有 4 - 16 个核心，GPU 可能有数千个。所以并行计算常使用 GPU ，且适合 GPU 的是可并行完成的任务，若计算可并行，可用并行编程方法和 GPU 加速。在神经网络中，GPU 频繁使用。因其适合并行计算，而神经网...
根据上面这个公式可以看出:并行计算受限于应用程序的串行部分,所以应用程序的加速有限。 在分解大型应用程序时,那些并不适合在CUDA设备上并行执行的小活动累加的执行时间,可能成为最终用户看到的限制加速的一个因素。 10.3 算法选择 算法必须具备3个基本特点: 确定性(definiteness):每一步都是准确陈述的,要执行的步骤中...
OpenCL(Open Computing Langugae,开放运算语言)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU,GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的跨平台的开放式标准。 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)...
标题2：GPU并行计算机制解析：从硬件架构到软件支持 摘要：本文将通过一张生动的表格，详细解析GPU如何...
GPU中的多处理器是SM(stream multiprocessor),SM包含SP(stream processor)和一些其他资源,一个SM可以包含多个 SP。SP也就是CUDA core,是GPU最基本的处理单元。具体指令和任务都是在SP上处理的,GPU并行计算也就是很多SP同时处理。一个SP可以执行一个线程(thread),但是实际上并不是所有的线程能够在同一时刻执行。
GPU采用流式并行计算模式，可对每个数据行独立的并行计算。GPU与CPU区别：CPU基于低延时设计，由运算器（...
一、GPU中的数据流处理 GPU在并行计算中处理多个数据流主要通过以下方式实现：1. 数据流的并发执行：GPU通过将其处理单元和内存分为不同的部分，并同时处理多个数据流，实现数据的并发执行。这种方式大大提高了计算效率。2. 数据传输优化：GPU内部采用了一种名为"合并访问"的策略，将数据从主内存中提取出来，并同时...
GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等,而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。
然而,由于为图形所做的操作是一种算术形式,GPU已经逐渐发展出对非图形计算也很有用的设计。GPU的一般设计是由 "图形流水线 "激发的:在数据并行的形式下,对许多数据元素进行相同的操作,并且许多这样的数据并行块可以在同一时间激活。 CPU的基本限制也适用于GPU:对内存的访问会产生很长的延迟。在CPU中解决这个问题...